Bias corrected MLEs for the Weibull distribution based on records

Teimouri, Mahdi; Nadarajah, Saralees

doi:10.1016/j.stamet.2013.01.001

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“…For β unknown, the observed improvement is greater inβ than inλ. Regarding bias, it is known that the MLE of λ and β, from record data, are biased; see Reference [23]. In the case of δ-records our simulations show a small positive bias in the estimations of both parameters.…”

Section: Simulation Studymentioning

confidence: 58%

“…The reason for focusing on the Weibull distribution is twofold: First, the model and recently introduced variants are widely used in applications; see References [16,17]. Second, inference for its parameters using records has drawn significant attention in recent years; see References [4,5,[18][19][20][21][22][23][24].In our analysis we consider two cases: known and unknown shape parameter, while the scale parameter is always assumed unknown. According to References [25,26] and [27] (Section 14.2), in many practical problems it is not unreasonable to assume that the shape parameter is known or, at least, it is one among a small number of values.…”

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confidence: 99%

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confidence: 99%

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Statistical Inference for the Weibull Distribution Based on δ-Record Data

et al. 2019

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We consider the maximum likelihood and Bayesian estimation of parameters and prediction of future records of the Weibull distribution from δ -record data, which consists of records and near-records. We discuss existence, consistency and numerical computation of estimators and predictors. The performance of the proposed methodology is assessed by Montecarlo simulations and the analysis of monthly rainfall series. Our conclusion is that inferences for the Weibull model, based on δ -record data, clearly improve inferences based solely on records. This methodology can be recommended, more so as near-records can be collected along with records, keeping essentially the same experimental design.

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Section: Simulation Studymentioning

confidence: 58%

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confidence: 99%

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Statistical Inference for the Weibull Distribution Based on δ-Record Data

et al. 2019

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“…Exact joint confidence regions for the parameters are also derived by Asgharzadeh and Abdi (2011), meanwhile Teimouri and Gupta (2012) proposed a confidence interval for nth upper/lower record value. Teimouri and Nadarajah (2013) derived exact expressions for constructing bias corrected MLE's. When the shape parameters of two Weibull distributions are equal, the stress-strength parameter of these distributions has a closed form.…”

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confidence: 99%

Comparing the Shape Parameters of Two Weibull Distributions Using Records: A Generalized Inference

Zakerzadeh¹,

Jafari²

2014

JSRI

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The Weibull distribution is a very applicable model for the lifetime data. For inference about two Weibull distributions using records, the shape parameters of the distributions are usually considered equal. However, there is not an appropriate method for comparing the shape parameters in the literature. Therefore, comparing the shape parameters of two Weibull distributions is very important. In this paper, we propose a method for constructing confidence interval and testing hypotheses about the ratio and difference of shape parameters using the concept of the generalized p-value and the generalized confidence interval. Simulation studies showed that our method is satisfactory. In the end, a real example is proposed to illustrate this method.

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“…Nesse sentido, uma correção de vício é proposta para que os EMVs modificados possuam correção de vício de segunda ordem. Esta correção tem sido considerada para outras distribuições por muitos autores (CORDEIRO et al, 1997;LEMONTE, 2011;TEIMOURI;NADARAJAH, 2013;GILES;FENG;GODWIN, 2013;RAMOS;MENEZES;DEY, 2018). Em seguida, são apresentados os EMVs na presença de dados com censura aleatória.…”

Section: Lista De Tabelasunclassified

Distribuição Inversa Weighted Lindley: propriedades, estimadores e uma aplicação em dados de tempo de falha

Luiz¹

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Este trabalho é dedicado aqueles que sonham grande, e que buscam na sabedoria a maior riqueza de suas vidas. Dedico aos meus avós Jose Oliva (em memória) e Josephina Oliva (em memória) por me ensinarem que o amor, a família e a sabedoria são os maiores tesouros que podemos conquistar nessa vida. AGRADECIMENTOSInicio meus agradecimentos por DEUS, já que Ele colocou pessoas tão especiais a meu lado, sem as quais certamente não teria dado conta! A meus pais, Venâncio e Neusa, meu infinito agradecimento, a cada expressão de orgulho por parte deles gera em mim forças para seguir. Obrigada pelo amor incondicional! Muitos amigos participaram e acompanharam essa etapa da minha vida, sou grata a cada amigo que entendeu a minha ausência e aos colegas de sala no apoio aos estudos e trabalhos em equipe. Em especial, não poderia deixar de agradecer um amigo irmão, que todas as vezes que pensei em desistir, que todas as vezes em que eu disse "não vai dar, vou parar", ele sempre me encorajou dizendo "para de mimimi, eu confio em você", obrigada Julio por não desistir de mim até mesmo quando eu já havia desistido. Às minhas irmãs, cunhados e sobrinhos por todo carinho e compreensão nessa fase, por vibrarem comigo a cada semestre concluído. Agradeço a Marli Lansoni, minha gerente na época do ingresso ao programa, por todo apoio e incentivo, por ter flexibilizado meu horário de trabalho para que essa conquista fosse possível. Obrigada aos colegas de trabalho Leandro e Rafael. Jamais poderia deixar de agradecer a Pedro Luiz Ramos, por toda dedicação e contribuição a este trabalho, pelas horas empenhadas em gerarmos os resultados aqui apresentados. Agradeço ao meu orientador Francisco Louzada Neto, por ter aceito esse desafio e por toda orientação e apoio não somente neste trabalho, mas no mestrado como um todo, meu muito obrigada! Agradeço aos membros da banca de examinadora, Adriano K.Suzuki, Pedro L.Ramos e Paulo Henrique Ferreira pela dedicação em avaliar este trabalho e pelas recomendações pontuadas. Finalmente, gostaria de agradecer à Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação por abrirem as portas para que eu pudesse realizar esta conquista. RESUMO LUIZ, A. O. Distribuição Inversa Lindley Ponderada: propriedades, estimadores e uma aplicação em dados de tempo de falha. 2018. 70 p. Dissertação (Mestrado -MestradoQuando considerado o funcionamento de uma aeronave em operação de voo para transporte de passageiros civis, há a ocorrência de falhas que podem afetar a aeronavegabilidade ou não e, dentro das falhas que não afetam, encontram-se, por exemplo, as falhas de recursos utilizados durante o voo pelos passageiros, como poltronas ou sistema de entretenimento de bordo. É notória a importância de uma análise em relação ao diagnóstico de falhas que possuem maior impacto na satisfação do cliente, assim como de uma tomada de medidas de manutenção preventiva para que tais ocorrências sejam minimizadas. Como resultado, entre as 16 principais falhas que ocorrem, apenas 4 falhas caracterizam-se como send...

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Bias corrected MLEs for the Weibull distribution based on records

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Statistical Inference for the Weibull Distribution Based on δ-Record Data

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Distribuição Inversa Weighted Lindley: propriedades, estimadores e uma aplicação em dados de tempo de falha

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